

import Head from 'next/head'

<Head>
  <script>
    {
      `(function() {
         var _hmt = _hmt || [];
(function() {
  var hm = document.createElement("script");
  hm.src = "https://hm.baidu.com/hm.js?e60fb290e204e04c5cb6f79b0ac1e697";
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    }
  </script>
</Head>

![LangChain](https://pica.zhimg.com/50/v2-56e8bbb52aa271012541c1fe1ceb11a2_r.gif)


代码理解 Code
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概述 Code
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LangChain是一个有用的工具，旨在解析GitHub代码仓库。通过利用VectorStores、Conversational RetrieverChain和GPT-4，它可以回答整个GitHub仓库中的问题或生成新代码。本文档页面概述了系统的基本组件，并指导使用LangChain来更好地理解代码、上下文问答和在GitHub仓库中生成代码。


会话检索链（Conversational RetrieverChain）
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Conversational RetrieverChain是一个重点放在检索上的系统，它与存储在VectorStore中的数据进行交互。

利用先进技术，如上下文感知的过滤和排名，它检索与给定用户查询相关的最相关的代码片段和信息。

Conversational RetrieverChain旨在在考虑对话历史和上下文的情况下提供高质量、相关的结果。

用于代码理解和生成的LangChain工作流程

1. 索引代码库：克隆目标存储库，加载其中的所有文件，对文件进行分块，然后执行索引过程。可选地，您可以跳过此步骤并使用已经建立索引的数据集。

2. 嵌入和代码存储：使用具有代码感知的嵌入模型对代码片段进行嵌入，并将它们存储在VectorStore中。

3. 查询理解：GPT-4处理用户查询，抓取上下文并提取相关细节。

4. 构建检索器：Conversational RetrieverChain搜索VectorStore以识别给定查询的最相关代码片段。

5. 构建会话链：根据需要自定义检索器设置并定义任何用户定义的过滤器。提出问题：定义要询问代码库的问题列表，然后使用ConversationalRetrievalChain生成上下文感知的答案。LLM (GPT-4) 基于检索到的代码片段和对话历史生成详细的、上下文感知的答案。

完整的教程如下。

* [使用Deep Lake分析Twitter算法代码库](code/twitter-the-algorithm-analysis-deeplake)：一个演示如何解析github源代码并运行查询对话的教程。
* [使用Deep Lake分析LangChain代码库](code/code-analysis-deeplake)：一个演示如何分析并对这个代码库进行问答的教程。
